Python中的希尔伯特-黄变换及其在脑电信号处理中的应用

希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform，简称HHT）是一种用于非线性和非平稳信号分析的方法，它结合了希尔伯特变换和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）。HHT广泛应用于各种领域，包括金融、气象、生物医学等。在脑电信号处理中，HHT被用于提取和分析脑电图（EEG）信号中的信息。

脑电信号是一种记录脑部活动的电信号，对于研究大脑的功能和疾病诊断具有重要意义。HHT可以帮助我们从EEG信号中提取出有用的特征，并分析信号的时频特性。

在Python中，我们可以使用pyhht库来实现HHT。首先，我们需要安装pyhht库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyhht

接下来，我们将使用pyhht库来演示如何应用HHT来处理EEG信号。假设我们已经获取了一组EEG信号数据，我们可以按照以下步骤进行处理：

import numpy as np
import pyhht

# 假设我们已经有了一组EEG信号数据，存储在变量eeg_data中